Сделал себе сайт ✨
Наконец-то собрал в одном месте то, чем я реально занимаюсь:
внедрение AI/LLM в бизнес-процессы, автоматизация, агентные сценарии, рабочие решения под конкретные задачи.
Без лишнего шума, без “инновационного лидерства” и прочей мишуры.
Просто нормальная точка входа:
что делаю, как подхожу к работе, какой стек использую и куда это вообще можно применить в бизнесе.
🌐 Сайт тут:
https://anton-kholodkov.netlify.app/
Сейчас это первая версия.
Дальше ещё буду усиливать кейсы, докручивать формулировки и собирать всё это в более сильную упаковку.
Но как стартовая рабочая база, уже ок.
Наконец-то собрал в одном месте то, чем я реально занимаюсь:
внедрение AI/LLM в бизнес-процессы, автоматизация, агентные сценарии, рабочие решения под конкретные задачи.
Без лишнего шума, без “инновационного лидерства” и прочей мишуры.
Просто нормальная точка входа:
что делаю, как подхожу к работе, какой стек использую и куда это вообще можно применить в бизнесе.
🌐 Сайт тут:
https://anton-kholodkov.netlify.app/
Сейчас это первая версия.
Дальше ещё буду усиливать кейсы, докручивать формулировки и собирать всё это в более сильную упаковку.
Но как стартовая рабочая база, уже ок.
anton-kholodkov.netlify.app
Антон Холодков — внедрение AI/LLM в бизнес-процессы
Проектирую и запускаю AI-решения: RAG, чат-боты, VLM, речевая аналитика, автоматизация документов.
🔥6🎉2🤩2
Нейросети для Бизнеса | Интеграция ИИ и Разработка умных решений pinned «Сделал себе сайт ✨ Наконец-то собрал в одном месте то, чем я реально занимаюсь: внедрение AI/LLM в бизнес-процессы, автоматизация, агентные сценарии, рабочие решения под конкретные задачи. Без лишнего шума, без “инновационного лидерства” и прочей мишуры.…»
Когда говорят про AI + computer vision, обычно рисуют красивую демку.
Когда доходишь до реального объекта, начинается совсем другая инженерия.
Я как раз собрал такой MVP для мониторинга контейнерных площадок.
Снаружи это выглядит просто: камера делает снимок, модель смотрит, есть навал или нет, и статус загорается на карте.
Но самое интересное было не в самой детекции.
Самое интересное, что камеры Dahua BF4CP 4G нельзя было подключить “как обычные IP-камеры”. Только через DoLynk API: разбудить устройство, забрать snapshot, проверить online/sleep/offline, посмотреть заряд, при необходимости отправить restart.
То есть проект получился не “ещё один AI-скрипт”, а нормальная full-stack система на стыке железа, API и VLM.
Что в итоге работает:
• камера по расписанию делает снимок
• снимок уходит в хранилище
• дальше его анализирует vision-модель через OpenRouter / Gemini
• система определяет severity: none / low / medium / high / critical
• результат сразу отображается на карте
Отдельно пришлось собрать слой, без которого такие штуки в проде просто рассыпаются:
health-check камер, контроль батареи, retry, auto-recovery и ограничения на restart, чтобы парк устройств не умирал от собственной автоматики.
Стек такой:
FastAPI + SQLAlchemy + APScheduler + React + TypeScript + Leaflet + PostgreSQL/MinIO + OpenRouter/Gemini VLM.
Мне нравится в этом кейсе вот что:
AI здесь не “для презентации”, а для операционного контура.
Не чтобы показать магию, а чтобы убрать ручной контроль и сократить выезды на объект.
И это, мне кажется, самый правильный сценарий для таких систем:
не просто распознать картинку, а встроить распознавание в реальный рабочий цикл.
Когда доходишь до реального объекта, начинается совсем другая инженерия.
Я как раз собрал такой MVP для мониторинга контейнерных площадок.
Снаружи это выглядит просто: камера делает снимок, модель смотрит, есть навал или нет, и статус загорается на карте.
Но самое интересное было не в самой детекции.
Самое интересное, что камеры Dahua BF4CP 4G нельзя было подключить “как обычные IP-камеры”. Только через DoLynk API: разбудить устройство, забрать snapshot, проверить online/sleep/offline, посмотреть заряд, при необходимости отправить restart.
То есть проект получился не “ещё один AI-скрипт”, а нормальная full-stack система на стыке железа, API и VLM.
Что в итоге работает:
• камера по расписанию делает снимок
• снимок уходит в хранилище
• дальше его анализирует vision-модель через OpenRouter / Gemini
• система определяет severity: none / low / medium / high / critical
• результат сразу отображается на карте
Отдельно пришлось собрать слой, без которого такие штуки в проде просто рассыпаются:
health-check камер, контроль батареи, retry, auto-recovery и ограничения на restart, чтобы парк устройств не умирал от собственной автоматики.
Стек такой:
FastAPI + SQLAlchemy + APScheduler + React + TypeScript + Leaflet + PostgreSQL/MinIO + OpenRouter/Gemini VLM.
Мне нравится в этом кейсе вот что:
AI здесь не “для презентации”, а для операционного контура.
Не чтобы показать магию, а чтобы убрать ручной контроль и сократить выезды на объект.
И это, мне кажется, самый правильный сценарий для таких систем:
не просто распознать картинку, а встроить распознавание в реальный рабочий цикл.
🔥5👏2🤔1🎉1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6👏4❤1🎉1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7👏5🎉3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Когда говорят про личного AI-ассистента, обычно представляют чат, который отвечает на вопросы или помогает писать тексты.
Но мне интереснее другое: можно ли постепенно добавлять агенту реальные рабочие функции?
Я как раз завёл себе такого ассистента на базе Hermes и сейчас проверяю разные сценарии.
Один из последних экспериментов — создание видео прямо из Telegram.
Открыл чат с телефона, отправил агенту ссылку на свой сайт и написал:
«Сделай из этого короткий маркетинговый ролик».
Через несколько минут получил готовый MP4 длительностью 20 секунд. С анимацией, основными смыслами сайта и русской озвучкой.
Именно этот ролик прикрепляю к посту.
Hermes самостоятельно:
• изучил содержание сайта
• выбрал основные смыслы
• подготовил сценарий
• собрал сцены
• добавил анимацию и озвучку
• вернул готовый MP4 в Telegram
Для сборки видео я установил на своём сервере HyperFrames.
Поэтому сам ролик рендерится на моей инфраструктуре, без оплаты отдельного видеосервиса за каждую новую версию.
У большинства предпринимателей уже есть практически всё необходимое для рекламного ролика:
сайт, описание услуг, фотографии, фирменный стиль, кейсы и цифры.
Но обычно эти материалы остаются статичной страницей. Клиент должен перейти по ссылке, разобраться в структуре и внимательно всё прочитать.
Короткое видео воспринимается проще.
Его можно разместить в Telegram, социальных сетях, презентации продукта или приложить к коммерческому предложению.
Раньше для такого ролика потребовались бы сценарий, дизайнер, монтаж и несколько согласований.
Теперь появляется другой сценарий:
действующий сайт → красочный продающий ролик примерно за 5 минут
Причём для запуска достаточно отправить ссылку агенту в Telegram. Даже с телефона.
AI-модель используется на этапе анализа сайта и подготовки сценария.
Но сам рендер HyperFrames работает локально. Он не расходует генеративные видеотокены и не требует оплачивать каждую попытку сборки.
Можно менять текст, цифры, оформление и выпускать новые версии с понятной себестоимостью.
Мне нравится в этом эксперименте вот что:
личный AI-ассистент постепенно превращается из собеседника в рабочий инструмент.
А обычный сайт становится исходником не только для страницы, но и для готового маркетингового видео.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7🤩4👏3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Недавно я публиковал кейс про MVP мониторинга контейнерных площадок.
Камеры Dahua с 4G передают снимки через DoLynk API, модель оценивает ситуацию, присваивает уровень серьёзности, а результат появляется на карте.
Со стороны всё выглядит просто: открыл карту и увидел, где требуется внимание.
Но за этим есть важный технический слой. Система проверяет состояние камер и заряд батареи, повторяет запросы после ошибок, восстанавливает работу и ограничивает количество перезапусков. Иначе за таким сервисом пришлось бы постоянно присматривать человеку.
Я решил проверить другую задачу:
как показать этот кейс владельцу бизнеса, не погружая его в API, VLM, retry и другие технические детали?
Передал исходный Telegram-пост своему AI-ассистенту. Он выделил главное, подготовил сценарий и выбрал подачу.
Затем HyperFrames на моём сервере собрал из этого 39-секундную видеопрезентацию с русской озвучкой.
Результат прикрепляю к посту
У компании уже есть материалы, на которые команда потратила время: посты, страницы сайта, описания проектов, презентации и кейсы.
Обычно они публикуются один раз, а затем лежат в разных папках и почти не используются повторно.
Теперь такой материал можно превратить в короткое видео под конкретную задачу:
• объяснить сложный продукт
• показать кейс потенциальному клиенту
• приложить материал к коммерческому предложению
• использовать перед встречей
• опубликовать в Telegram или социальных сетях
Первая версия появляется быстрее, ручной упаковки становится меньше, а видеоматериалы можно выпускать серийно.
Важная оговорка: локальный рендер HyperFrames не расходует генеративные видеотокены. Но AI-агент использует модель, когда анализирует исходник, пишет сценарий и выбирает подачу.
Поэтому речь не о «полностью бесплатной генерации», а о собственном управляемом производстве видеоконтента.
Для сложных продуктов такой формат особенно полезен.
Технология остаётся внутри, а клиент за несколько десятков секунд понимает задачу, логику решения и практический смысл.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👍4👏3
Надиктовал задачу боту с телефона — через 7 минут сайт уже был в интернете ⚡️ ️️️️
В этот раз меня удивила не столько скорость сборки (и она тоже), сколько сам способ работы.
У меня под рукой был только телефон. Я отправил голосовую задачу своему агенту через Telegram-бот: взять описание продукта и готовые ролики, собрать из них сайт, проверить и опубликовать.
Примерно через пять минут сайт был готов. Ещё около двух минут заняла публикация. В ответ пришла обычная ссылка, которую уже можно было открыть и отправить другому человеку.📱
Три года назад такой результат стоил бы мне минимум 40 000 рублей. И точно потребовал бы не семи минут: бриф, макет, согласования, правки, вёрстка, адаптация под телефон, публикация.
Здесь весь запуск начался с голосового сообщения.
Мой ТГ бот связан с Hermes. Если без терминов, Hermes работает как старший агент на сервере: принимает задачу, разбирает исходные материалы, подключает нужные инструменты и агентов, соединяет их работу, проверяет результат и доводит дело до публикации.
Мне не пришлось садиться за компьютер, раскладывать задачу по этапам и вручную переносить результат из одного сервиса в другой. Я сформулировал, что хочу получить, а дальше работа ушла на сервер.🧠
В этом конкретном случае исходниками были описание и видеоролики. Из описания получились смысл и структура страницы, а видео задали палитру, композицию и характер движения.
На выходе не черновик и не картинка для будущей разработки. Получился полноценный адаптивный сайт: дизайн продолжает визуальный язык роликов, есть анимации, встроенный проигрыватель и две темы 🎨
Светлая тема — мятно-лазурная, тёмная — с золотыми акцентами. Вместе с оформлением переключается и видеопрезентация: для каждой темы используется свой ролик.🌙
Посмотреть результат:
https://yandex-direct-agent-demo.vercel.app🔗
В этот раз меня удивила не столько скорость сборки (и она тоже), сколько сам способ работы.
У меня под рукой был только телефон. Я отправил голосовую задачу своему агенту через Telegram-бот: взять описание продукта и готовые ролики, собрать из них сайт, проверить и опубликовать.
Примерно через пять минут сайт был готов. Ещё около двух минут заняла публикация. В ответ пришла обычная ссылка, которую уже можно было открыть и отправить другому человеку.
Три года назад такой результат стоил бы мне минимум 40 000 рублей. И точно потребовал бы не семи минут: бриф, макет, согласования, правки, вёрстка, адаптация под телефон, публикация.
Здесь весь запуск начался с голосового сообщения.
Мой ТГ бот связан с Hermes. Если без терминов, Hermes работает как старший агент на сервере: принимает задачу, разбирает исходные материалы, подключает нужные инструменты и агентов, соединяет их работу, проверяет результат и доводит дело до публикации.
Мне не пришлось садиться за компьютер, раскладывать задачу по этапам и вручную переносить результат из одного сервиса в другой. Я сформулировал, что хочу получить, а дальше работа ушла на сервер.
В этом конкретном случае исходниками были описание и видеоролики. Из описания получились смысл и структура страницы, а видео задали палитру, композицию и характер движения.
На выходе не черновик и не картинка для будущей разработки. Получился полноценный адаптивный сайт: дизайн продолжает визуальный язык роликов, есть анимации, встроенный проигрыватель и две темы 🎨
Светлая тема — мятно-лазурная, тёмная — с золотыми акцентами. Вместе с оформлением переключается и видеопрезентация: для каждой темы используется свой ролик.
Посмотреть результат:
https://yandex-direct-agent-demo.vercel.app
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6👏4👍2❤1🤯1🎉1
Forwarded from ИТ-ИНФРАСТРУКТУРА
Меняем модель, а не систему: как избежать зависимости от одного ИИ-поставщика
🔒 Любой ИИ-сервис в бизнес-процессах привязывает компанию к конкретному поставщику — это называют vendor lock-in. Поставщик может изменить цены, лимиты или поведение модели, и если сервис завязан на поддержку пользователей или базу знаний, замена превращается в отдельный проект.
В новом материале на Портале «ИТ-инфраструктура» Антон Холодков, инженер по внедрению ИИ-решений «ЭКОРАЗВИТИЕ-МО», поделился, как выстроить систему так, чтобы модель можно было менять без пересборки всей инфраструктуры.
О чем рассказали в статье:
🔵 откуда на самом деле берется зависимость от одной модели;
🔵 что нужно вынести из модели в отдельный слой для безопасной замены;
🔵 как выглядит обвязка на практике — на примере Cursor, Claude Code и внутреннего контура Hermes Agent;
🔵 как тестируют перенос задачи на другую модель;
🔵 когда перенос не нужен и какие задачи опаснее всего передавать другой модели.
Ключевые выводы статьи — в карточках, полную версию читайте на Портале «ИТ-инфраструктура» — по ссылке.
В новом материале на Портале «ИТ-инфраструктура» Антон Холодков, инженер по внедрению ИИ-решений «ЭКОРАЗВИТИЕ-МО», поделился, как выстроить систему так, чтобы модель можно было менять без пересборки всей инфраструктуры.
О чем рассказали в статье:
Ключевые выводы статьи — в карточках, полную версию читайте на Портале «ИТ-инфраструктура» — по ссылке.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7👏3❤2🎉1
На выходных ехал на дачу, стало скучно. Решил проверить, какого уровня сайт сейчас можно собрать прямо с телефона.
Открыл Telegram, описал задачу агенту и начал смотреть, что получится.
Итог: 16 минут на разработку и ещё 2 минуты на публикацию.
Получился полноценный персональный сайт: с адаптивной версткой, моими AI-кейсами, цифрами, анимацией, нормальной мобильной версией и отдельной визуальной концепцией:
https://anton-kholodkov-ai.vercel.app
Конечно, это делает не «голая» языковая модель. Вокруг неё собрана целая обвязка:
• Claude Design отвечает за структуру и визуальное направление;
• инструменты агента создают и редактируют код и файлы;
• рендеринг через браузер показывает, как сайт выглядит в реальности;
• отдельные проверки прогоняют компьютерную и мобильную версии;
• навык публикации собирает проект и разворачивает его на Vercel.
То есть модель здесь скорее думает и принимает решения, а агент уже умеет работать руками: создавать файлы, запускать команды, открывать сайт в браузере, находить ошибки и публиковать готовый результат.
При желании к этому же процессу можно по API подключить генерацию изображений, видеоредакторы и сборку анимаций. Тогда прямо с телефона можно будет делать не только обычные страницы, но и полноценные анимированные сайты с видео.
Удивительно, насколько всё стало удобно. Ещё недавно для такого эксперимента пришлось бы садиться за ноутбук, открывать редактор, терминал, хостинг и вручную переносить всё между сервисами. А теперь можно ехать на дачу и по дороге собрать сайт за 18 минут.
Открыл Telegram, описал задачу агенту и начал смотреть, что получится.
Итог: 16 минут на разработку и ещё 2 минуты на публикацию.
Получился полноценный персональный сайт: с адаптивной версткой, моими AI-кейсами, цифрами, анимацией, нормальной мобильной версией и отдельной визуальной концепцией:
https://anton-kholodkov-ai.vercel.app
Конечно, это делает не «голая» языковая модель. Вокруг неё собрана целая обвязка:
• Claude Design отвечает за структуру и визуальное направление;
• инструменты агента создают и редактируют код и файлы;
• рендеринг через браузер показывает, как сайт выглядит в реальности;
• отдельные проверки прогоняют компьютерную и мобильную версии;
• навык публикации собирает проект и разворачивает его на Vercel.
То есть модель здесь скорее думает и принимает решения, а агент уже умеет работать руками: создавать файлы, запускать команды, открывать сайт в браузере, находить ошибки и публиковать готовый результат.
При желании к этому же процессу можно по API подключить генерацию изображений, видеоредакторы и сборку анимаций. Тогда прямо с телефона можно будет делать не только обычные страницы, но и полноценные анимированные сайты с видео.
Удивительно, насколько всё стало удобно. Ещё недавно для такого эксперимента пришлось бы садиться за ноутбук, открывать редактор, терминал, хостинг и вручную переносить всё между сервисами. А теперь можно ехать на дачу и по дороге собрать сайт за 18 минут.
anton-kholodkov-ai.vercel.app
Антон Холодков — AI/LLM Projects & Solutions Architecture
Антон Холодков — руководитель AI/LLM-проектов и архитектор AI-решений.
🔥7👏4❤2
За последние месяцы в канале накопилось много разборов: агенты, компьютерное зрение, выбор моделей, внедрение в бизнесе. Но посты быстро уходят вниз ленты, и через пару недель нужный уже сложно найти.
Поэтому я собрал всё в одном месте:
https://progress-on-portal.vercel.app
Сейчас там 10 статей и 4 кейса. Это не копии постов: каждая тема развёрнута в полноценный материал — с коротким ответом в начале, оглавлением, схемами, источниками и датой проверки фактов.
• агенты и автоматизация
• компьютерное зрение
• модели и инфраструктура
• внедрение ИИ в бизнесе
• инструменты и сервисы
И отдельный раздел с кейсами: ИИ-агент директолог для Яндекс Директа, камеры с компьютерным зрением, оценка подъездов по фото с телефона и видеопрезентация технического кейса за 39 секунд.
Сам портал я собирал вместе с ИИ-агентами в Claude Code. А статьи готовит связка из трёх агентов:
• автор — пишет материал по моему посту и первоисточникам
• редактор — правит язык и не добавляет фактов
• проверяющий — сверяет утверждения с источниками и может вернуть статью на доработку
Если сервис официально не работает в России, это прямо помечено в тексте.
Мне нравится, что агент здесь не «пишет за меня», а работает как маленькая редакция: черновик, правка, фактчек, публикация.
Обложки у статей трёх типов: плакаты, схемы и формулы. Когда подключу аналитику, посмотрю, на какие кликают чаще, и расскажу здесь.
Новые разборы, тесты и анонсы мероприятий по-прежнему в первую очередь появляются в канале. А портал — чтобы спокойно прочитать тему целиком или отправить ссылку коллеге.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👏3❤2🥰1